《算法导论》第三版-麻省理工学院教材
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更新于2024-07-22
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"麻省理工-算法导论教材"
《算法导论》是由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著的计算机科学经典教材,第三版由麻省理工学院出版社出版。这本书不仅提供了深入的算法分析,还适合作为提高英语阅读能力的计算机教材。该书强调实践与理论相结合,旨在帮助读者理解算法的设计、分析以及其在计算机科学中的核心地位。
本书涵盖的内容广泛,包括但不限于:
1. 基础篇
- 引言:探讨了算法在计算领域的重要性,阐述了算法如何解决复杂问题并推动技术发展。
- 算法基础:介绍了算法的基本概念,包括数据结构(如数组、链表、栈和队列)和基本操作。
2. 分析篇
- 复杂度分析:讲解了时间复杂度和空间复杂度的概念,如何评估算法效率,以及渐进分析方法。
- 排序与搜索:涵盖了各种排序算法(如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等)和搜索算法(如线性搜索、二分搜索等),分析其性能。
3. 设计篇
- 动态规划:介绍了动态规划的基本思想,如何利用子问题的最优解构建原问题的最优解。
- 贪心算法:展示了如何通过局部最优决策来寻找全局最优解。
- 回溯法和分支限界法:用于解决组合优化问题,如八皇后问题。
4. 图算法
- 图的表示和遍历:讲解了图的邻接矩阵和邻接表等表示方法,以及深度优先搜索和广度优先搜索。
- 最短路径问题:介绍了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等求解单源最短路径的方法。
- 最小生成树:讲解了Prim算法和Kruskal算法。
5. 计算几何
- 平面几何中的基础问题:如线段相交、最近点对等。
- 高维几何问题:如最近点对查询、凸包问题等。
6. 数论和组合
- 整数和模运算:包括大整数运算和欧几里得算法。
- 组合数学:排列组合、二项式系数、鸽巢原理等。
7. 数据压缩和编码
- Huffman编码:一种可变长度的前缀编码方法,用于数据压缩。
8. 算法设计技巧
- 分治策略:将大问题分解为小问题进行解决。
- 回归分析:用于预测和模型建立。
此外,书中还包括了大量实例、习题和实际应用,旨在帮助读者加深对算法的理解,并提供了一个练习和提高编程技能的平台。每个章节后的习题涵盖各种难度,鼓励读者进行实践操作。书后附有详尽的参考文献和索引,方便读者进一步探索相关主题。
《算法导论》是一本全面而深入的教材,适合计算机科学和工程的学生、教师,以及任何对算法和计算机科学有兴趣的读者。通过学习这本书,读者可以掌握设计、分析和实现高效算法的技能,这对于在IT行业中的职业生涯至关重要。
2017-04-25 上传
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论文
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